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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authormazouzi, chouaib-
dc.date.accessioned2022-12-18T10:58:29Z-
dc.date.available2022-12-18T10:58:29Z-
dc.date.issued2022-07-14-
dc.identifier.citationLa première partie de la présente étude porte sur la modélisation et la prévision de la qualité de l’air de la région de Drarïa par les Particules en Suspension Totales (TSP) et les Eléments Traces associés (ET). La modélisation par intelligence artificielle par les réseaux de neurone artificiels a donné de bons modèles en termes d’exactitude et validation. Le réseau de neurones artificiels combiné proposé était capable de détecter, estimer et prévoir en un seul coup les TSP ainsi que les ET associés à partir des TSP prélevés seulement. La deuxième partie porte sur l’étude de la pollution de l’air du même site d’étude par les gaz polluants, nous avons conçu à base d’Arduino une station intelligente d’auto-échantillonnage et de prélèvement en temps réel de onze (11) gaz polluants. L’étude journalière, hebdomadaire et mensuelle étalées sur six (06) mois ont révélées que la pollution de l’air au niveau de Draria n’est pas inquiétante. En dernière étape nous avons tracé sur un rayon d’un (01) kilomètre la cartographie de la pollution de l’air de la région de Draria.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/13808-
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité de BOUIRA جامعة البويرةen_US
dc.subjectPollution atmosphérique ; TSP, ET, Modélisation ; réseaux de neurones artificiels ; Arduino ; Station de prélèvement intelligente .en_US
dc.titleContribution à l’étude de la pollution atmosphérique de la région algéroise par de nouvelles techniques de modélisationen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Faculté des Sciences de la Nature et de la Vie et des Sciences de la Terre

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